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Zeitreihe 2000 bis 2020

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Dokumentation

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Das Bundesamt für Statistik stellt wöchentlich erfasste Todesfallzahlen zur Verfügung.

Todesfälle nach Fünf-Jahres-Altersgruppe, Geschlecht, Woche und Kanton (CSV-Datei) - opendata.swiss

Die Todesfälle werden täglich den Zivilstandsämtern gemeldet und dem BFS im Rahmen der Statistik der natürlichen Bevölkerungsbewegung (BEVNAT) mitgeteilt. Der Melde- und Verarbeitungsprozess dauert in der Regel neun Tage.

Die Referenzbevölkerung ist die ständige Wohnbevölkerung, d.h. die Personen mit ständigem Wohnsitz in der Schweiz. Todesfälle von Personen mit Wohnsitz in der Schweiz, die sich im Ausland ereignet haben, werden gezählt.

Weitere Informationen :

Todesfälle Schweiz (Sample)

Todesfälle nach Fünf-Jahres-Altersgruppe, Geschlecht, Woche und Kanton (CSV-Datei)

TIME_PERIOD GEO AGE SEX Obs_status Obs_value
2020-W03 CH _T T P 1408
2020-W04 CH _T T P 1411
2020-W05 CH _T T P 1420
2020-W06 CH _T T P 1385
2020-W11 CH _T T P 1387
2020-W12 CH _T T P 1525
2020-W13 CH _T T P 1614
2020-W14 CH _T T P 1870
2020-W15 CH _T T P 1636
2020-W16 CH _T T P 1564

Wöchentlicher Nachtrag (Sample)

Logdatei

Datum Status Text
2020-10-29 03:31:16 I END Download
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2020-10-20 03:30:14 I Opendata spec lesen …
2020-10-20 03:30:13 I START Download
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2020-10-17 03:28:55 I Opendata spec lesen …
2020-10-17 03:28:55 I START Download
2020-10-16 03:29:06 I END Download

Zusätzliche Informationen

Metadatenzugriff API (JSON)


Deaths per week by 5-year age group, sex and canton (CSV file) download
- created : 2020-09-25T05:51:02.250736
- format : CSV
- start_date : 2019-12-30T01:00:00
- end_date : 2020-09-13T02:00:00

Deaths per week by 5-year age group, sex and canton (CSV file) download
- created : 2020-06-10T09:51:14.730969
- format : CSV
- start_date : 2000-01-03T01:00:00
- end_date : 2019-12-29T01:00:00

Difference between downloads download
- created : 2020-09-26 03:25:35
- format : CSV
- start_date : 2017-W22
- end_date : 2020-W37

---
title: "Mortalitätsmonitoring Schweiz"
knit: (function(input_file, encoding) {
  out_dir <- '_book';
  if (!dir.exists(out_dir)) dir.create(out_dir);
  rmarkdown::render(input_file,
  encoding=encoding,
  output_file=file.path(dirname(input_file), out_dir, 'index.html'))})
output: 
  flexdashboard::flex_dashboard:
    orientation: rows
    social: menu
    source_code: embed
---

```{r setup, include=FALSE}
library(dygraphs) # needs xts
library(dplyr)
library(readr)
source('../R/badgelinks.R')
source('berestful.R')

```

Row
---------------------------------------------------

### Zeitreihe 2000 bis 2020

```{r graph}
# read data with dyfun and convert to timeseries
source('momodyfun.R')
# select sorted timeseries by canton
ktlist <- c('CH','ZH','BE','VD','TI')

dft1 <- dyfun(quos(kanton %in% ktlist))  %>%
  count(kt,date, wt=value, name='value') %>%
  split(.$kt)
dft2 <- dft1[ktlist] # sort the list
tslist <- lapply(dft2, function(x) {
  xts::xts(x$value, order.by = x$date)
  })
tss <- do.call(cbind,tslist)
dygraph(tss, main = "Todesfälle Schweiz") %>% 
  dyOptions(stepPlot = T) %>%
  dyHighlight(highlightCircleSize = 5, 
              highlightSeriesBackgroundAlpha = 0.2,
              hideOnMouseOut = FALSE) %>% 
  dyRangeSelector(dateWindow = c("2013-07-01", as.character(last(dft1[[1]]$date)))) %>%
  dyEvent("2020-3-17", "Lockdown", labelLoc = "bottom")
```


Row {.tabset .tabset-fade}
---------------------------------------------------

### Dokumentation

`r badge`

**Das Bundesamt für Statistik stellt wöchentlich erfasste Todesfallzahlen zur Verfügung.**

Todesfälle nach Fünf-Jahres-Altersgruppe, Geschlecht, Woche und Kanton (CSV-Datei) - [opendata.swiss](https://opendata.swiss/de/dataset?q=%22Todesfälle+nach+Fünf-Jahres-Altersgruppe%22+Kanton)

Die Todesfälle werden täglich den Zivilstandsämtern gemeldet und dem BFS im Rahmen der Statistik der natürlichen Bevölkerungsbewegung (BEVNAT) mitgeteilt. Der Melde- und Verarbeitungsprozess dauert in der Regel neun Tage.

Die Referenzbevölkerung ist die ständige Wohnbevölkerung, d.h. die Personen mit ständigem Wohnsitz in der Schweiz. Todesfälle von Personen mit Wohnsitz in der Schweiz, die sich im Ausland ereignet haben, werden gezählt.

Weitere Informationen :

- Bundesamt für Statistik:  [Todesfälle](https://www.bfs.admin.ch/bfs/de/home/statistiken/bevoelkerung/geburten-todesfaelle/todesfaelle.html)
- Bundesamt für Statistik: [Sterblichkeit, Todesursachen](https://www.bfs.admin.ch/bfs/de/home/statistiken/gesundheit/gesundheitszustand/sterblichkeit-todesursachen.html)
- Bundesamt für Statistik: [Mortalitätsmonitoring (MOMO)](https://www.experimental.bfs.admin.ch/expstat/de/home/innovative-methoden/momo.html)
- Weltgesundheitsorganisation (WHO): [EUROMOMO](https://www.euromomo.eu/graphs-and-maps/)


### Todesfälle Schweiz (Sample)

Todesfälle nach Fünf-Jahres-Altersgruppe, Geschlecht, Woche und Kanton (CSV-Datei)

```{r data}
read_csv2('../data/todesfaelle_woche.csv') %>%
  top_n(10) %>%
  knitr::kable()
```

### Wöchentlicher Nachtrag (Sample)

```{r diff}
dfdiff <- read_csv2('../data/diff.csv')
DT::datatable(dfdiff[0:100,], class = 'cell-border stripe')
```

### Logdatei

```{r log}
mylog <- read_csv2('../data/log.csv', col_names = F) %>% purrr::map_df(rev)
knitr::kable(mylog[0:100,], col.names = c('Datum','Status','Text'))
```

### Zusätzliche Informationen

Metadatenzugriff [API (JSON)](https://norman-ds.github.io/momo/json.json) 

***

`r berestful()`